大家好，根据以往的工作经验，很多时候数据库出问题，都是没有规范使用数据库导致的。
比如条件字段没有添加合适索引导致查询缓慢，从而影响到用户体验；
还有就是什么都往Redis里存放，导致成本浪费。
等等。
所以，制定内部的数据库规范，显得尤为重要。
在我制作的DBA体系课中，就有一部分是模拟DBA去维护一套电商网站的数据库（MySQL、Redis、MongoDB），包括高可用环境准备、日常维护、备份、监控、自动化、迁移等。
当然，也包括这套电商网站数据库的开发规范。
这篇文章就来分享一下。
MySQL
1 命名规范
1.1、表名建议使用有业务意义的英文词汇，必要时可加数字和下划线，并以英文字母开头；
比如商品表products，如果有多个表，可以写成products_001
1.2、库、表、字段全部采用小写；
防止因为大小写问题找不到表或者弄错表。
1.3、避免用MySQL的保留字；
关于哪些是MySQL的保留字，可以参考官方文档：
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/keywords.html
1.4、命名（包括表名、列名）禁止超过 30 个字符；
一张表，表名四五十个字符，比如：
online_store_product_information_table
真没必要啊，维护和管理也挺麻烦的。
1.5、临时库、表名必须以 tmp 为前缀，并以日期为后缀；
如：tmp_shop_info_20240101；
1.6、备份库、表必须以 bak 为前缀，并以日期为后缀；
如：bak_shop_info_20240101；
1.7、索引命名：
非唯一索引必须按照“idx_字段名称”进行命名；
唯一索引必须按照“uniq_字段名称”进行命名。
2 设计规范
2.1、主键：
无特殊要求，主键均按如下语句来设置：
`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',2.2、如无特殊要求，建议都使用 InnoDB 引擎；
2.3、字符集
默认使用utf8mb4字符集；
数据排序规则使用utf8mb4_general_ci；
原因：utf8mb4为万国码，无乱码风险；与utf8编码相比，utf8mb4能支持Emoji表情。
2.4、所有表、字段都需要增加comment来描述此表、字段所表示的含义；
比如：
data_status TINYINT NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT ‘1代表记录有效，0代表记录无效’。2.5、如无说明，建议表包含create_time和update_time字段，即表必须包含记录创建时间和修改时间的字段；
2.6、用尽量少的存储空间来存放一个字段的数据：
能用 int 的就不用 char 或者 varchar；
能用 tinyint 的就不用 int；
使用 UNSIGNED 存储非负数值；
只存储年使用 YEAR 类型；
只存储日期使用 DATE 类型。
2.7、存储精确浮点数必须使用DECIMAL替代FLOAT和DOUBLE；
原因：在存储的时候，FLOAT和DOUBLE都存在精度损失的问题，很可能在比较值的时候，得到不正确的结果。
2.8、尽可能不使用 TEXT、BLOB 类型；
原因：会浪费更多的磁盘和内存空间，非必要的大量大字段查询会淘汰掉热数据，导致内存命中率急剧降低，影响数据库性能。
如果实在有某个字段过长需要使用 TEXT、BLOB 类型，则建议独立出来一张表，用主键来对应，避免影响原表的查询效率。
2.9、禁止在数据库中存储明文密码；
2.10、索引设计规范：
a、需要添加索引的字段
UPDATE、DELETE 语句的 WHERE 条件列；
ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 的字段
JOIN 语句的关联字段
b、单表索引建议控制在 5 个以内；
c、适当配置联合索引；
比如方便查询能走覆盖索引，或者几个字段同时作为条件的概率很高时，可以增加合适的联合索引。
d、业务上具有唯一性的字段，添加成唯一索引；
遇到过几次字段在业务场景上要求唯一，但是该字段在数据库里的数据却出现了重复。因此在代码层考虑外，还需要在 MySQL 上的对应字段添加唯一索引。
e、在 varchar 字段上建立索引时，建议根据实际文本区分度指定索引长度；
原因：可以降低索引所占用的空间，并且很多时候，比如字符串基本是长度大于 20，但是只要建立长度为 20 的索引，就已经有很高的区分度了。可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*) 的区分度来确定。
f、索引禁忌：
不在低基数列上建立索引，例如：性别字段。
不在索引列进行数学运算和函数运算
2.11、不建议使用外键；
原因：外键会导致表与表之间耦合，update 与 delete 操作都会涉及相关联的表，很影响sql 的执行效率，甚至会造成死锁。高并发情况下容易造成数据库性能下降。
2.12、禁止使用存储过程、视图、触发器、Event ；
原因：高并发的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性。
2.13、单表列数目建议小于30；
2.14、表示例：
CREATE TABLE student_info (`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',`stu_name` VARCHAR(10) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',`stu_class` VARCHAR(10) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '班级',`stu_num` INT NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '学号',`stu_score` SMALLINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '总分',`tuition` DECIMAL(5, 2) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '学费',`phone_number` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '电话号码',`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '记录创建时间',`update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '记录更新时间',`status` TINYINT NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '1代表记录有效，0代表记录无效',PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY uniq_stu_num (`stu_num`),KEY idx_stu_score (`stu_score`),KEY idx_update_time_tuition (`update_time`, `tuition`)) ENGINE = INNODB charset = utf8mb4 COMMENT '学生信息表';
3 SQL语句规范
3.1、避免隐式转换；
隐式转换将使用不了索引。
3.2、尽量不使用select *,只select需要的字段 ；
原因：读取不需要的列会增加CPU、IO、NET消耗，并且不能有效的利用覆盖索引。使用SELECT *容易在增加或者删除字段后导致程序报错。
3.3、禁止代码中使用INSERT INTO t_xxx VALUES (xxx)，必须显示指定插入的列名 ；
原因：容易在增加或者删除字段后导致程序报错。
3.4、尽量不使用负向查询；
比如 not in/like。
3.5、禁止以%开头的模糊查询；
原因：使用不了索引
3.6、禁止单条SQL语句同时更新多个表；
同时更新多个表的SQL语句可能会变得非常复杂，难以理解和维护。
当出现问题时，排查和修复错误也会更加困难。
3.7、统计记录数使用select count(*)
而不是select count(primary_key)或者select count(普通字段名)；
原因：可能会导致走的索引不是最优的或者导致统计数字不准确。
3.8、建议将子查询转换为关联查询；
关联查询通常比子查询执行速度更快。
子查询会在内部执行多次，而关联查询会以更有效的方式一次性检索所需的数据。这可以减少数据库的负载，提高查询性能。
3.9、建议应用程序捕获SQL异常，并有相应处理；
这样，可以大大提升出错时的排查速度
3.10、SQL中不建议使用 sleep()，如特殊需求需要用到sleep()，请提前告知DBA；
可能占用数据库连接和资源，并且可能会在高负载的情况下导致性能下降
4 行为规范
4.1、批量导入、导出数据必须提前通知DBA协助观察；
操作前，可以一起看一下语句是否可以优化，还有就是DBA可以临时关闭一些定时任务（比如备份），方便加快批量导入导出。
另外导入导出过程，可以让DBA关注数据库性能。
4.2、有可能导致MySQL QPS上升的活动，提前告知DBA；
DBA可以评估数据库是否会到瓶颈，或者有些细节是否可以再调整；活动期间，DBA也会观察数据库监控，看数据库是否存在性能问题。
4.3、同一张表的多个alter合成一次操作；
比如加三个字段，有些人会执行三条语句：
ALTER TABLE your_table_name ADD COLUMN new_column1 INT;ALTER TABLE your_table_name ADD COLUMN new_column2 INT;ALTER TABLE your_table_name ADD COLUMN new_column3 INT;
实际一条语句可以执行：
ALTER TABLE your_table_nameADD COLUMN new_column1 INT,ADD COLUMN new_column2 INT,ADD COLUMN new_column3 INT;
4.4、不在业务高峰期批量更新、查询数据库；
避免影响正常业务
4.5、删除表或者库要求尽量先rename，观察几天，确定对业务没影响，再drop。
这样，防止一些我们不知道的业务还在使用这些库或者表的情况。
Redis规范
1 键值对的建议
1.1、key名建议；
建议key name设计：业务名:表名:id
比如：
set school:student:1 martin要求：不包含特殊字符
1.2、string 类型控制在10 KB以内，hash、list、set、zset元素个数不要超过5000；
1.3、控制key的过期时间；
使用expire设置key的过期时间，防止Redis中残留大量废弃的数据，Redis不是垃圾桶，内存很贵的。
当然，同一个Redis里面的key过期时间也尽量错开，集中过期，可能会导致缓存雪崩
2 禁用一些高危命令
2.1、危险命令直接禁用；
比如：
keys *flushallflushdb
等。
当然，可以考虑直接在配置中禁用这些命令
在配置文件中增加
rename-command flushall ""rename-command flushdb ""rename-command keys ""
或者创建一个ACL用户
ACL SETUSER martin on >martin123 +@all -@dangerous ~*解释
+@all 所有的命令
-@dangerous 表示禁用危险命令
~* 表示授权所有的key
dangerous危险命令包括：FLUSHALL, MIGRATE, RESTORE, SORT, KEYS, CLIENT, DEBUG, INFO, CONFIG, SAVE, REPLICAOF
2.2、尽量不全量操作Hash、Set等集合结构；
如果单个集合结构里有多个元素，单次操作过多的元素，效率可能会很低，并且可能把网卡流量打满。
3 设计规范
3.1、不同场景合理使用不同的数据结构；
比如排行榜可以使用zset；
地理位置，可以用GEO；
队列可以用list；
计数器可以用string类型。
3.2、不要将所有的数据都放Redis里面；
建议Redis只做热数据缓存，冷数据放到MySQL或者其他数据库里。
一方面，内存是比较贵的，可以节约成本；
另一方面，放到关系型数据库中，数据很难丢失。
MongoDB的规范
1 库名
1.1、库名全小写；
1.2、不能包括除_以外其他的一些特殊字符；
1.3、库名不超过30个字符。
2 集合名命规范
2.1、使用小写字母；
2.2、不能包括除_以外其他的一些特殊字符；
2.3、不能以system.开头，因为这种是系统表；
2.4、建议是有业务意义的单词组合，用下划线连接，比如：shipping_orders；
2.5、集合名不超过30个字符串。
3 文档规范
3.1、文档的键值不能包括除_以外其他的一些特殊字符；
3.2、禁止使用_id，因为这个是默认的主键；
3.3、一个集合中尽可能使用相同类型的文档；
3.4、经常作为条件的字段添加索引。
4 语句
4.1、单条语句避免查询过多的数据；
4.2、单个文档的大小建议不超过16M；
4.3、禁用不带条件的查询和更新；
4.4、每次查询的文档数建议不超过500。
5 清空集群建议
建议用drop()，而不是deleteMany()。
好的，数据库规范就聊到这里，如果觉得文章还不错，帮忙点个赞哈
